“十四五”时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。
当前，在全球数字化、网络化、智能化发展趋势下，国家高度重视生态环境数智化转型工作，并将大数据、云计算、人工智能等技术放在生态环境保护工作的重要位置，不断创新生态环境治理模式，切实推进生态环境治理体系和治理能力现代化。
生态环境数智化转型是利用数字技术驱动业务变革，通过对生态环境业务流程梳理、业务协同和数据共享，赋能生态环境治理，提高生态环境统揽全局、监测感知、预报预警、分析研判等能力。现有的研究表明，通过人工智能技术的应用，可以有效提升生态环境监管效率，降低行政成本，为更好地守护绿水青山保驾护航。
工作人员在生态环境监测AI智能实验室查看氨氮测定结果。
1950年，艾伦·图灵首次提出人工智能（AI）。它是通过执行人类意志来实现用户目标，一般具有词汇抓取、共性归类、逻辑分析等特点。
人工智能不仅可以收集数据资源，同时具备一定的学习能力，帮助人类处理相关事宜。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等，各类技术在不同的领域有不同的应用。
机器学习技术，即通过数据分析，找出数据规律，进行数据模型构建，利用构建的数据模型对新数据进行预测分析。在机器学习技术中，常用的算法主要包括决策树算法、最邻近规则分类KNN算法、支持向量机、回归算法以及Kmeans聚类算法等。
深度学习技术，一种基于人工神经网络的更广泛的机器学习技术中的分支方法。它可以模拟人脑的认知能力，将复杂的数据进行分类和分析，并生成准确的结果。近年来，深度学习技术中的卷积神经网络、循环神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器等算法在图像识别方面应用较为广泛。
知识图谱技术，本质上是结构化的语义知识库。知识图谱技术以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，具有强大的知识建模与推理应用能力。随着深度学习技术的发展，可以使用图神经网络（GNN）、递归神经网络（RNN）进行知识表达，同时知识图谱本身又可作为领域知识，约束机器学习，改进深度学习效果。
自然语言处理技术，一种语言交互方式，通过将人类交流沟通所用的语言经过处理转化为计算机所能理解的机器语言。作为人工智能技术的重要分支，自然语言处理技术主要分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。
NLU主要是理解文本的含义，具体到每个单词和结构都需要被理解；NLG分3个阶段，即确定目标，通过评估情况和可用的交际资源来计划如何实现目标，并将计划形成文本。目前，自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
近年来，随着大数据、云计算、5G、人工智能等技术的发展，生态环境智能化监管已成为守护绿水青山的重要手段。 应用人工智能技术的自主学习、自动推理、智能判断等特点，将各类环境数据进行整合、建模、分析，实现人工智能技术在环境质量预测预警、环境污染溯源追踪、企业环境风险评估、视频监控AI监测识别等方面的广泛应用，为解决传统生态监测和评估方法的局限性、数据收集不连续性、数据处理和分析不足等问题提供了重要手段。 环境质量预测预警 在全面推动生态环境保护数智化转型的背景下，将生态环境大数据的优势与人工智能技术相结合，可以在水环境、大气环境质量预测预警方面进行广泛应用。 例如，李雪清等人利用机器学习技术，以水质监测数据为基础，结合气象、水文、GDP、总人口数等指标，构建区域水质等级预测模型进行水质预测，预测准确率为77.11%。生态环境部信息中心与微软（中国）有限公司合作，将地面监测站的空气质量实时数据、历史数据，以及空气质量相关性数据（包括交通流、道路结构、气象条件等数据）进行融合，利用机器学习算法建立城市局地大气主要污染物时空分布大数据模型——U-Air，可分析和预测城市细粒度1公里范围内的空气质量，有效提升大气环境监测的精准性和有效性。 环境污染溯源追踪 在水环境污染溯源方面，随着以三维荧光光谱技术为基础的指纹图谱库逐步建立与完善，“水质在线监测—预警体系+指纹图谱库+大数据分析—AI”的污染溯源体系逐渐形成。 在发生水污染事件时，该体系通过在线水质传感器检测水质波动，对波动进行评估后进行水质异常预警并且自动留样，借助指纹识别技术、图像特征提取与特征匹配技术，对指纹图谱的特征进行识别、提取、匹配和分类，结合源解析（自上游到下游沿水流方向定性分析，主要通过对指纹图谱进行解析以获取河流污染物来源等信息，并根据解析出的各类信息复原污染物动态的过程）和源反演（由下游向上游逆流而上的污染物的定量源反演）进行污染物的定性和定量分析，达到最终确定疑似污染源的目的。 该体系的建设在保证计算结果精确的同时，能够快速高效地实现污染物解析。例如，由成都市生态环境数智治理中心与中国环境科学研究院合作开发的“基于人工智能的白河流域监管应用系统”，利用水质大数据、物联网和边缘计算技术，结合速算力学模型、机器学习算法，可将水质超标实时溯源时间由传统的48小时缩短至最快半小时。 企业环境风险评估 通过整合污染源企业在线监测、固废危废、监察执法、环保投诉、原辅料消耗量、用电量、污染物排放量，以及污染源企业周边环境质量数据，形成污染源企业全生命周期数据，利用人工智能技术，构建机器学习预测评估模型，全面评估企业综合环境风险，对异常数据、异常环节进行动态预警提醒，帮助管理部门精准识别问题企业，快速掌握污染源企业异常生产、治理环节，及时采取管控措施，有效预防环境污染事件发生，提高污染源企业精细化管理水平。例如，黄国鑫等人应用自然语言处理和机器学习等技术，构建改进型朴素贝叶斯模型，能够有效识别疑似土壤污染企业。 视频监控AI监测识别 基于人工智能技术在图像识别领域取得的突破，其在各行业的应用也越来越广泛。针对生态环境违法违规行为不易监管等问题，将视频监控系统与图像智能识别技术相结合，构建识别分析模型，精准、高效发现各类违法违规行为，提升监管的智能化水平。 以智能识别水面漂浮物为例，水面漂浮物大多数是塑料袋、塑料瓶等塑制品，以及落叶、树枝等不易被溶解和稀释的物品，由于漂浮物会受到水面波纹和波浪的影响，传统方法较难处理动态背景下漂浮物的高可变性。利用深度学习技术，通过对大量漂浮物样本进行训练，建立漂浮物识别模型，可以有效识别水面各类漂浮物。 例如，李宁等人通过对数据集的构建与AlexNet的训练，构建了一种小样本水面漂浮物深度学习识别模型，与传统方法相比，提取精度提高接近15%。鲍佳松等人在深度学习技术的框架下提出了一种基于深度卷积神经络（DCNN）的水面漂浮物分类识别模型，通过对各类漂浮物图像进行平移旋转、随机裁剪、仿射变换等操作，建立训练和测试数据集，设计识别模型，对漂浮物进行高维特征提取，实现对漂浮物的分类识别。结果表明，漂浮物的分类准确率可达98.46%。 除此之外，应用AI识别技术可以对渣土车辆、工地裸土苫盖、露天焚烧、扬尘污染等重要监控场景进行监控识别，精准有效识别未按要求覆盖的裸露煤堆、物料堆场，无组织垃圾焚烧、秸秆焚烧等，为精细化监管和高效执法提供有力图像依据。
生态环境领域的数据具有总量庞大、来源广泛、结构多样等特点，在辅助政府部门决策、监管方面也发挥着越来越重要的作用。人工智能技术是目前新兴的技术领域，具有广阔的发展前景。
人工智能技术通过应用多种算法构建数据模型，在生态环境多领域、长时段、全流程的监测识别、预测预警、溯源追踪等方面有着广泛应用，但是仍需要不断循环迭代、优化算法，进一步提高预测、预警和预报水平，同时还要加强对土壤、机动车、固废等领域的研究应用，实现生态环境各领域的全面应用与发展，为生态环境保护工作提供有力的技术支撑。
